QE Journal │ Vol.05 - No. 01 March 2016 - 53

## INTERNET DAN INFLASI: CROSS-COUNTRY PANEL ANALYSIS ATAS 5 NEGARA DI ASIA

## Anhar Fauzan Priyono
Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Padjadjaran Bandung Jl. Cimandiri No. 8 Bandung. Telp. 022-4204510
Email: fauzan@fe.unpad.ac.id

## Abstract
The  objective  of  this  research  is  to  understand  the  effect  of  internet  utilization, proxied by numbers of internet user to inflation rate. Several other factors are also being considered, which are growth of money supply, exchange rate, and world oil price.  There  are  China,  India,  Japan,  Indonesia,  and  South  Korea,  consecutively represent top five countries with the biggest internet users in Asia to be observed. Pooled  Least  Square  with  Panel  Corrected  Standard  Error  has  been  employed  in terms of analysing inflation's behavior of those countries.
The main finding of this research is that inflation and numbers of internet user are negatively correlated, while the causal effect is statistically not significant. This is most probable, since utilization of internet is still dominated by web surfing, social media,  and  online  games.  On  the  other  hand,  money  supply,  exchange  rate,  and world oil price has a positive relationship with inflation. Those findings are true for all the countries being observed.
_________________________________ Keywords: Exchange rate, Inflation, Internet users, Money supply, Panel Corrected Standard Error, Pool Least Square, World oil price.

## PENDAHULUAN
lobalisasi  menjadi  suatu  topik  pembicaraan  yang  cukup  sering dibicarakan  akhir-akhir  ini.  Fenomena  globalisasi  tersebut  secara makro,  tentunya  memiliki  dampak  positif  dan  juga  negatif.
Dampak  positif  yang  dapat  ditimbulkan  oleh  globalisasi  diantaranya adalah efisiensi, dimana banyak informasi di suatu tempat dimungkinkan diakses di tempat lain dimanapun juga di dunia ini secara cepat.
G
QE Journal │ Vol.05 - No. 01 March 2016 - 54
Aksesibilitas  dari  informasi  tersebut  tentunya  hanya  dapat  diwujudkan dengan  pemanfaatan  teknologi  informasi  yang  didukung  dengan infrastruktur yang baik di tiap negara. Dengan perkataan lain, diperlukan fasilitas internet yang memadai untuk menjamin aliran  informasi tersebut tetap cepat.
Indonesia adalah salah satu dari 10 negara yang terkategori sebagai negara dengan  populasi  pengguna  internet  terbesar  di  kawasan  Asia.  Negara- negara tersebut seperti diperlihatkan pada Gambar 1.
Gambar 1. Asia Top Internet Countries
Apabila  dihubungkan  dengan  faktor  makro  ekonomi,  maka  hipotesis- hipotesis  yang  dapat  ditarik  dari  pemanfaatan  internet  adalah meningkatnya  tingkat  efisiensi,  dimana  biaya  atas  barang-barang  dapat ditekan,  dikarenakan  waktu  transaksi  akan  menjadi  lebih  pendek. Penggunaan internet adalah salah satu proxy yang dapat digunakan untuk mendeterminasi  produktivitas  dan  pertumbuhan  ekonomi  (Wadhwani, 2000  pp.  44).  Selanjutnya  Wadhwani  (2000)  juga  menyatakan  bahwa internet akan memiliki pengaruh yang signifikan terhadap inflasi.
Beberapa peneliti sebelumnya, telah melakukan penelitian atas determinasi internet  ini  terhadap  beberapa  variabel  makro  ekonomi.  Choi  (2003), Freund  &  Weinhold  (2004),  melakukan  penelitian  atas  dampak  internet
QE Journal │ Vol.05 - No. 01 March 2016 - 55
terhadap  perdagangan  bilateral  dan  investasi  asing  langsung.  Sementara Choi  &  Yi  (2004)  melakukan  penelitian  atas  dampak  internet  terhadap inflasi.
Ketertarikan  untuk  mengetahui  dampak  internet  terhadap  inflasi  adalah salah  satu  variabel  yang  tergolong  indikator  utama  dalam  kinerja perekonomian  dari  suatu  negara.  Selanjutnya  adalah  untuk  menjawab pertanyaan mekanisme kemampuan internet dalam mempengaruhi inflasi. Mekanisme  tersebut  dapat  dibangun  dari  suatu  hipotesis,  merujuk  pada penelitian empiris sebelumnya, salah satunya adalah dalam Litan & Rilvin (2001)  dijelaskan  tentang  dampak  ekonomi  dari  internet,  yaitu mempengaruhi tingkat tabungan dan berbagai benefit lainnya. Sedangkan Choi  &  Yi  (2004)  menemukan  bahwa  internet  dapat  mempengaruhi produktivitas dan kemudian dapat menurunkan tingkat inflasi.
Fungsi  produksi  Cobb-Douglas  menyatakan  bahwa  determinan  dari output  suatu  perusahaan  adalah  jumlah  modal  dan  tenaga  kerja.  Secara umum,  fungsi  produksi  ini  dapat  dituliskan  dalam  persamaan  sebagai berikut:
=
: =
; =
= ; =
Sedangkan  α  dan  β  adalah  elastisitas  dari  tiap  input  produksi  dalam persamaan  tersebut.  Tentunya,  apabila  mempertimbangkan  ketersediaan input produksi, baik dari sisi tenaga kerja maupun modal, maka tambahan peningkatan  output  produksi  hanya  dapat  dicapai  dengan  pemanfaatan teknologi.  Teknologi  selanjutnya  dinilai  sebagai  variabel  yang  dapat menciptakan efisiensi.
Internet  sebagai  salah  satu  bentuk  dalam  teknologi  informasi  juga dianggap  dapat  menciptakan  efisiensi  dalam  ekonomi.  Reduksi  waktu transaksi  menjadi  salah  satu  bentuk  efisiensi  yang  ditimbulkan  oleh penggunaan  internet,  selain  dari  kemampuannya  untuk  menyediakan informasi dengan akurat dari berbagai tempat di dunia.
Harga  minyak  dunia  dan  inflasi  secara  umum  memiliki  hubungan  yang searah.  Setiap  peningkatan  dalam  harga  minyak  dunia,  berpotensi meningkatkan  inflasi.  Hal  ini  disadari  sebagai  bentuk  peranan  minyak
QE Journal │ Vol.05 - No. 01 March 2016 - 56
sebagai  input  utama  dalam  perekonomian.  Dimana,  minyak  menjadi sumber  bahan  bakar  utama  yang  dimanfaatkan  untuk  transportasi  dan kebutuhan rumah tangga. Dampak peningkatan harga minyak dunia dapat direfleksikan  pada  peningkatan  biaya  produksi,  yang  selanjutnya  dapat meningkatkan harga komoditas.
Peningkatan  jumlah  uang  beredar  merupakan  salah  satu  tanda meningkatnya  kebutuhan  orang  akan  transaksi.  Keynesian  economics menjelaskan  bahwa  motif  transaksi  menjadi  salah  satu  motif  orang memegang uang, selain untuk kebutuhan berjaga-jaga ( pre-cautionary ), dan spekulasi.
Selanjutnya,  dikarenakan  statusnya  sebagai  alat  pembayaran  yang  paling likuid, maka orang akan lebih mudah menggunakan uang untuk transaksi dibandingkan  alat  pembayaran  lainnya,  seperti e-money .  Dengan  semakin meningkatnya  transaksi  yang  dilakukan,  sebagai  akibat  meningkatnya jumlah  uang  beredar,  maka  harga-harga  komoditas  berpotensi  untuk meningkat.
Beberapa penelitian terdahulu yang dijadikan rujukan dalam penelitian ini diantaranya  adalah  seperti  yang  dilakukan  oleh  Oliner  &  Sichel  (2000, 2003)  yang  menemukan  bahwa  penggunaan  informasi  yang  lebih  banyak sebagai  dampak  pemanfaatan  teknologi  informasi,  dapat  mendorong pertumbuhan produktivitas di Amerika Serikat setelah tahun 1995.
Dilain  pihak,  Salvatore  (2003)  menyatakan  bahwa  liberalisasi  dalam ekonomi,  termasuk  didalamnya  restrukturisasi  teknologi  informasi  dan komunikasi, merupakan faktor penting menuju sistem perekonomian baru yang lebih terpadu. Choi (2003), dan Freund & Weinhold (2004) melakukan suatu  riset  yang  meneliti  tentang  dampak  internet  terhadap  beberapa variabel  ekonomi,  yaitu  perdagangan  bilateral  dan  investasi  asing langsung.
Choi  &  Yi  (2004)  menemukan  bahwa  internet  secara  signifikan mempengaruhi  tingkat  inflasi.  Dalam  penelitian  ini  ditemukan  bahwa peningkatan pengguna internet sebagai proxy dari pemanfaatan teknologi informasi berkorelasi erat dengan menurunnya tingkat inflasi
Dengan  didasarkan  paparan  yang  telah  disebutkan  sebelumnya,  maka pokok-pokok  permasalahan  yang  akan  dianalisis  dan  kemudian  dicari jawabannya  dalam  penelitian  ini  adalah  sebagai  berikut:  (1)  Dalam  era
QE Journal │ Vol.05 - No. 01 March 2016 - 57
globalisasi ini, apakah internet dapat memengaruhi pergerakan inflasi dari suatu  negara?  (2)  Apakah  jumlah  uang  beredar  dari  sisi  permintaan  akan uang  dapat  memengaruhi  tingkat  inflasi  dari  suatu  negara?  (3)  Apakah nilai  tukar  dapat  memengaruhi  tingkat  inflasi  dari  suatu  negara?  (4) Dikarenakan  masih  dimanfaatkannya  bahan  bakar  fosil  sebagai  sumber energi,  maka  apakah  harga  minyak  dunia  dapat  memengaruhi  tingkat inflasi dari suatu negara.

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  akan  memanfaatkan  analisis  kuantitatif  untuk  mengetahui dampak inflasi dan beberapa variabel makro terhadap pergerakan inflasi di 5 negara yang memiliki pengguna internet terbesar di Asia. Periode waktu yang dipilih adalah tahun 2001 – 2011, dengan frekuensi data tahunan.
Teknik  estimasi  yang  akan  dipergunakan  adalah  berbasis  data panel,  yaitu Pool  Ordinary  Least  Square (POLS)  – Panel  Corrected  Standard Error (PCSE).  Persamaan  ekonometrika  yang  kemudian  akan  diestimasi adalah sebagai berikut:
= +
+
+
+ +
dimana:
= ( ℎ ) − = ℎ −
=
ℎ −
= ℎ ℎ − = ℎ ( ) −
=
Deskripsi  atas  tiap  variabel  yang  dipergunakan  adalah:  (1)  Inflasi  adalah pertumbuhan  dari  Indeks  Harga  Konsumen,  yang  diperoleh  dari  World Development  Index  (WDI)  –  World  Bank;  (2)  Internet  adalah  jumlah pengguna  internet  (memiliki  akses  internet),  yang  diperoleh  dari  World Development Index (WDI) – World Bank; (3) Nilai tukar adalah nilai kurs mata  uang  domestik  terhadap  US  Dollar,  yang  diperoleh  dari  Pacific
QE Journal │ Vol.05 - No. 01 March 2016 - 58
Exchange  Rate  Service  –  The  University  of  British  Columbia;  (4) Pertumbuhan  jumlah  uang  beredar  adalah  pertumbuhan  dari base  money dan quasi  money ,  yang  diperoleh  dari  World  Development  Index  (WDI)  – World Bank; (5) Harga minyak dunia adalah harga minyak mentah ( crude oil ) dunia, US Dollar per barrel, yang diperoleh dari Index Mundi.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  estimasi  pemodelan  inflasi  dengan  determinannya  adalah  jumlah pengguna  internet,  nilai  tukar,  jumlah  uang  beredar,  dan  harga  minyak dunia, adalah sebagai berikut (t-statistik dalam kurung):
( ) = , − , ∗ + , + , + , (-0,66)                   (3,89***)        (4,12***)         (0,21)
R 2 = 0.48;  F-stat = 11,73*** Keterangan: *** adalah signifikan pada tingkat kepercayaan 99%
Variasi  pergerakan  tingkat  inflasi  rata-rata  secara  agregat  untuk  kelima negara (China, India, Jepang, Indonesia, dan Korea Selatan) tersebut dapat dideterminasi  oleh  jumlah  pengguna  internet  (INT),  nilai  tukar  (ER),  dan jumlah uang beredar (MS) di tiap negara, serta harga minyak mentah dunia (OIL) sebesar 48%. Secara simultan, keempat variabel independen tersebut signifikan mempengaruhi variasi pergerakan inflasi.
Jumlah  pengguna  internet  memiliki  korelasi  yang  negatif  dengan  tingkat inflasi,  yang  telah  sesuai  dengan  hipotesis  atas  konsep  efisiensi  yang ditimbulkan  atas  pemanfaatan  teknologi  dalam  mempengaruhi  harga komoditas.  Namun,  koefisien  variabel  jumlah  pengguna  internet  tersebut tidak signifikan secara statistik.
Harga  minyak  mentah  dunia  juga  memperlihatkan  keselarasan  hipotesis atas  konsep  peningkatan  biaya  operasional  perusahaan  yang  akan memengaruhi  harga  komoditas.  Hal  tersebut  dapat  dilihat  dari  tanda koefisiennya,  namun,  pengaruhnya  adalah  tidak  signifikan  terhadap tingkat inflasi.
Dari hasil estimasi, hanya ditemukan nilai tukar dan jumlah uang beredar yang  memiliki  pengaruh  yang  signifikan  terhadap  tingkat  inflasi.  Hal  ini sesuai dengan hipotesis awal, baik untuk nilai tukar, maupun jumlah uang beredar.
QE Journal │ Vol.05 - No. 01 March 2016 - 59
Estimasi yang telah dilakukan diatas memanfaatkan teknik Pooled Ordinary Least  Square (POLS)  dengan Panel  Corrected  Standard  Error (PCSE).  Dalam Witkowska  (2006),  dijelaskan  bahwa  diperlukan  asumsi  yang  sangat  kuat terkait error term pada estimasi data panel, baik dengan metode Fixed Effect , maupun Random  Effect .  Witkowska  (2006)  melakukan  penelitian  tentang hubungan  antara  faktor  fundamental  dengan stock  return ,  memanfaatkan analisis  data  panel.  Dalam  penelitiannya,  validitas  dari error  term perlu dikaji dengan mendalam, terkait kemungkinan adanya permasalahan serial korelasi, dan/atau heteroskedastisitas.
Apabila error term dalam estimasi data panel memiliki permasalahan serial korelasi  dan  heteroskedastisitas,  maka  parameter  yang  dihasilkan Fixed Effect dan Random Effect akan kehilangan efektivitas dan menjadi bias. Park (1967)  menyarankan  penggunaan  aplikasi Generalised  Least  Squares (GLS).
Namun,  teknik  tersebut  membutuhkan  transformasi  data  memanfaatkan error  covariance  matrix .  Di  lain  pihak,  Beck  &  Katz  (1995)  menyarankan penggunaan estimasi parameter-parameter dengan model yang dikembangkan  oleh  Prais-Winsten,  kemudian  melakukan  penyesuaian pada standard error dalam panel data.
Penyesuaian standard error tersebut dilakukan dalam skema Panel Corrected Standard  Error (PCSE)  yang  dihitung  dengan  memanfaatkan  formula sebagai berikut:
= ( ) ( ) Matriks  X  merepresentasikan explanatory  variables ,  dimana adalah matriks kovarians untuk seluruh error term . Selanjutnya dalam Witkowska (2006) dijelaskan pula bahwa teknik Panel Corrected Standar Error (PCSE) ini dapat mengeliminasi permasalahan heteroskedastisitas, serial korelasi, dan korelasi antar individu dalam sistem panel.

## SIMPULAN DAN SARAN
Peningkatan jumlah pengguna  internet selama periode tahun  2001 – 2011, di  lima  negara  Asia  pengguna  internet  terbesar,  tidak  secara  signifikan mempengaruhi penurunan tingkat inflasi di kelima negara tersebut. Hal ini disadari  sebagai  bentuk  dari  kecenderungan  peningkatan  penggunaan internet  yang  belum  berbasis  pembelian  komoditas,  namun  untuk keperluan  jejaring  sosial.  Sehingga,  penggunaan  internet  yang  kemudian
QE Journal │ Vol.05 - No. 01 March 2016 - 60
dapat  berdampak  pada  efisiensi  dari  biaya  komoditas  belum  dapat diwujudkan.
Dari  sisi  konsep  makroekonomi,  dapat  disimpulkan  bahwa  nilai  tukar yang  terdepresiasi  cenderung  meningkatkan  tingkat  inflasi.  Hal  ini didasarkan  pada  fakta  bahwa  dalam  skema  perekonomian  terbuka  ( open economy ),  kebutuhan  atas barang impor, baik dalam bentuk barang modal maupun  barang  konsumsi,  belum  dapat  dihindari.  Oleh  karenanya, semakin  terdepresiasi  nilai  tukar,  akan  memaksa  produsen  untuk meningkatkan harga jual produknya (atas barang impor di dalam negeri), yang  kemudian  akan  berdampak  pada  peningkatan  inflasi.  Di  lain  pihak, jumlah  uang  beredar  juga  secara  signifikan  mempengaruhi  peningkatan inflasi.  Hal  ini  didasarkan  atas  uang  adalah  sarana  transaksi  yang  paling likuid,  sehingga  dapat  memotivasi  orang  untuk  melakukan  transaksi. Dengan  meningkatnya  permintaan  komoditas,  maka  harga  barang  dapat meningkat.  Kondisi  seperti  ini  sesuai  dengan the  quantity  theory  of  money , dimana tingkat harga adalah, salah satunya, merupakan fungsi dari jumlah uang beredar, dengan korelasi positif.
Hal  lain  yang  dapat  disimpulkan  dari  penelitian  ini  adalah,  bahwa, terdapat korelasi positif antara harga minyak mentah dunia dengan tingkat inflasi.  Namun,  tidak  dapat  ditemukan  pengaruh  secara  signifikan  dari peningkatan  harga  minyak  mentah  dunia  terhadap  tingkat  inflasi. Hal  ini menjadi  indikasi  efektivitas  perusahaan  dalam  melakukan  distribusi komoditas, yang membutuhkan bahan bakar, khususnya bahan bakar fosil. Peningkatan harga dimungkinkan terjadi, namun tidak signifikan.
Internet  merupakan  sarana  yang  memungkinkan  pertukaran  informasi terjadi  antar  tempat  yang  berbeda  dan  berjauhan  secara  cepat. Pemanfaatan internet seharusnya tidak hanya dilakukan untuk komunikasi semata,  namun  juga  dimanfaatkan  untuk  peningkatan  wawasan pengetahuan (contohnya research and development ),  dan khususnya sebagai media transaksi untuk efisiensi biaya.
Pemerintah dapat melakukan sosialisasi tentang penggunaan internet yang efektif  untuk  kemajuan  perekonomian  dalam  negeri,  tidak  hanya  semata dimanfaatkan untuk kegiatan-kegiatan jejaring sosial, dan permainan.

## DAFTAR PUSTAKA
QE Journal │ Vol.05 - No. 01 March 2016 - 61
Beck, N & Katz, J. (1995). What to do (and not to do) with time series cross section data. American Political Science Review, 89.
Choi,  C.  (2003).  Does  the  Internet  stimulate  inward  FDI? Journal  of  Policy Modeling , 25 , 319–326.
Choi, C & Yi, M. H. (2004). The effect of the internet on inflation: Panel data evidence. Journal of Policy Modeling 27 (2005) 885–889
Freund,  C.,  &  Weinhold,  D.  (2004).  The  effect  of  the  Internet  on international trade. Journal of International Economics , 62 , 171–189.
Index Mundi, http://www.indexmundi.com/commodities/.
Litan,  R.  E., &  Rilvin, A.  M.  (2001).  Projecting  the economic  impact  of  the
Internet. American Economic Review , 91 , 313–317.
Oliner,  S.  D.,  &  Sichel,  D.  E.  (2000).  The  resurgence  of  growth  in  the  late 1990s:  Is  information  technology  the  story? Journal  of  Economic Perspectives , 14 , 3–22.
Oliner,  S.  D.,  &  Sichel,  D.  E.  (2003).  Information  technology  and productivity: Where are we now and where are we going? Journal of Policy Modeling , 25 , 477–503.
Parks,  R.  (1967).  Efficient  estimation  of  a  system  of  regression  equations when  disturbances  are  both  serially  and  contemporaneously correlated. Journal of the American Statistical Association, 62.
Salvatore,  D.  (2003).  The  NewEconomy  and  growth  in  the  G-7  countries.
Journal of Policy Modeling , 25 , 531–540.
The University of British Columbia, Pacific Exchange Rates Service.
Wadhwani, S. B. (2000). The impact of the Internet on UK inflation. Bank of England Quarterly Bulletin, Bank of England: 184–198
Witkowska,  M.  (2006).  Fundamentals  and  stock  returns  on  the  Warsaw Stock  Exchange.  The  application  of  panel  data  models.  Warsaw School of Economics – Institute of Econometrics.

## Lampiran.
Tabel 1. Statistik Deskriptif Inflasi – INF (China, India, Jepang, Indonesia, dan Korea Selatan)
INF_CHN INF_IND INF_JAP INF_INA INF_KOR Mean 2.447181 6.590121 -0.264546 8.296298 3.259315 Median 1.821648 6.145522 -0.273111 6.585719 2.955863 Maximum 5.864384 11.99230 1.373490 13.10942 4.674315 Minimum -0.765949 3.684807 -1.346719 4.813524 2.241726 Std. Dev. 2.341574 3.009022 0.719781 3.075668 0.760563 Skewness 0.072383 0.621308 0.787535 0.302817 0.471745 Kurtosis 1.698654 1.977830 3.664208 1.468102 2.070352 Jarque-Bera 0.785793 1.186592 1.339259 1.243689 0.804109 Probability 0.675098 0.552503 0.511898 0.536953 0.668944 Sum 26.91899 72.49133 -2.910008 91.25927 35.85246 Sum Sq. Dev. 54.82970 90.54215 5.180852 94.59732 5.784560 Observations 11 11 11 11 11
Keterangan: Jarque-Bera stat menunjukkan bahwa tiap data memiliki distribusi normal

## Tabel 2. Statistik Deskriptif Pengguna Internet - INT
(China, India, Jepang, Indonesia, dan Korea Selatan)
INT_CHN INT_IND INT_JAP INT_INA INT_KOR Mean 2.03E+08 60072727 83205198 21445455 35970081 Median 1.37E+08 42000000 87749554 20000000 37778532 Maximum 5.13E+08 1.37E+08 1.02E+08 55000000 41714802 Minimum 33700000 7000000. 48993130 4200000. 26804062 Std. Dev. 1.65E+08 44212489 18486615 15932192 5170996. Skewness 0.777422 0.597762 -0.735423 0.867906 -0.635221 Kurtosis 2.119165 2.001429 2.079874 2.846237 2.069909 Jarque-Bera 1.463647 1.112109 1.379592 1.391814 1.136251 Probability 0.481031 0.573467 0.501678 0.498622 0.566587 Sum 2.23E+09 6.61E+08 9.15E+08 2.36E+08 3.96E+08 Sum Sq. Dev. 2.74E+17 1.95E+16 3.42E+15 2.54E+15 2.67E+14 Observations 11 11 11 11 11
Keterangan: Jarque-Bera stat menunjukkan bahwa tiap data memiliki distribusi normal
QE Journal │ Vol.05 - No. 01 March 2016 - 63
Tabel 3. Statistik Deskriptif Nilai Tukar terhadap US Dollar - ER (China, India, Jepang, Indonesia, dan Korea Selatan)
ER_CHN ER_IND ER_JAP ER_INA ER_KOR Mean 7.550355 46.12927 104.6628 9450.664 1130.353 Median 7.822000 45.60100 107.7570 9224.600 1148.100 Maximum 8.277300 52.37800 127.3810 11213.70 1362.140 Minimum 6.350000 39.36300 77.80300 8488.100 925.1200 Std. Dev. 0.758383 3.271738 16.76424 754.1121 137.3850 Skewness -0.357483 -0.167424 -0.284519 1.189708 -0.056192 Kurtosis 1.476508 3.563006 1.713459 3.794869 2.175502 Jarque-Bera 1.298094 0.196670 0.907037 2.884490 0.317362 Probability 0.522544 0.906345 0.635388 0.236396 0.853268 Sum 83.05390 507.4220 1151.291 103957.3 12433.88 Sum Sq. Dev. 5.751450 107.0427 2810.398 5686851. 188746.3 Observations 11 11 11 11 11
Keterangan: Jarque-Bera stat menunjukkan bahwa tiap data memiliki distribusi normal
Tabel 4. Statistik Deskriptif Pertumbuhan Jumlah Uang Beredar - MS
(China, India, Jepang, Indonesia, dan Korea Selatan)
MS_CHN MS_IND MS_JAP MS_INA MS_KOR Mean 18.21596 17.52573 -0.635605 13.09317 8.176523 Median 17.32297 16.76116 0.703240 14.92287 8.923779 Maximum 28.42328 22.27150 2.919237 19.32512 15.93772 Minimum 13.14044 13.03361 -17.13713 4.761175 -0.642333 Std. Dev. 4.162383 2.929343 5.557117 4.320776 5.803100 Skewness 1.334278 0.284360 -2.688622 -0.579507 -0.203217 Kurtosis 4.392472 2.092357 8.583688 2.389109 1.679692 Jarque-Bera 4.152576 0.525827 27.54232 0.786730 0.874684 Probability 0.125395 0.768808 0.000001 0.674782 0.645750 Sum 200.3755 192.7830 -6.991657 144.0249 89.94175 Sum Sq. Dev. 173.2543 85.81051 308.8155 186.6911 336.7597 Observations 11 11 11 11 11
Keterangan: Jarque-Bera stat menunjukkan bahwa tiap data memiliki distribusi normal (kecuali Jepang)
QE Journal │ Vol.05 - No. 01 March 2016 - 64
Tabel 5. Statistik Deskriptif Harga Minyak Mentah Dunia - OIL
OIL Mean 57.55364 Median 56.47000 Maximum 104.2600 Minimum 18.52000 Std. Dev. 28.86405 Skewness 0.248093 Kurtosis 1.720725 Jarque-Bera 0.862925 Probability 0.649558 Sum 633.0900 Sum Sq. Dev. 8331.335 Observations 11
Keterangan: Jarque-Bera stat menunjukkan bahwa data memiliki distribusi normal